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干货分享 | EEG波形判别上手指南

干货分享 | EEG波形判别上手指南

作者: 茗创科技 | 来源:发表于2022-08-03 09:23 被阅读0次

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    导读

    脑电图(EEG)是分析和解释脑功能障碍特征的最有效的医学影像工具,有助于医生对脑功能障碍患者进行诊断。EEG信号是大脑表面电活动相对于时间的表征,这种电活动是由神经元放电引起的。如果这些神经元以异常的方式放电,会导致突然的脉冲,这可以被称为癫痫发作。如果这种不寻常的神经细胞剧烈放电,有时可能会导致个体身体颤抖和失去控制。脑电波形的频率、振幅和形状信息完全取决于被试的年龄、警觉状态和头皮电极位置。当EEG波形表现出与被试的警觉、年龄等因素不匹配的异常特征时,将称其为异常。本文对正常和异常EEG波形的不同类型进行了比较,并进一步对癫痫和非癫痫脑电波进行了阐述。这些异常在内部分为局灶性和全面性癫痫。根据每种类型EEG的特点,给出了相应的表格。

    前言

    EEG通过将电极放在头皮上,记录大脑产生的电活动。人脑由数百万个神经元组成,每个神经元在各自的区域产生微小的电脉冲。正常成人EEG信号的峰值约为0.5~100μV,比ECG信号低100倍,用脑硬膜下电极(如针电极)测得的EEG信号约为毫伏(mV)级。EEG波形一般根据其频率、振幅、头皮发生区域等特征进行分类。但是,这些分类完全取决于被试者的年龄、警觉状态等因素。在这里,对于EEG波形的分类,初步将EEG划分为正常和异常,而初步阶段的异常EEG又被进一步划分为局灶性和全面性异常癫痫发作,局灶性异常涉及心理的特定功能或区域,并触及受此区域影响的身体部分。全面性或局灶性异常是指这种异常可能会影响到精神的每项功能运行,甚至可能涉及整个身体。然而,EEG不能给出完整的脑功能障碍病因,但是其对大脑状态的监测有助于医生对意识水平、睡眠障碍、癫痫、肿瘤、病变等进行诊断。下面的流程框图显示了EEG是如何分类的(图1)。

    图1.EEG波形流程框图。

    当脑电记录没有任何不寻常的癫痫发作时,EEG波形被称为正常。当被试受到任何大脑异常情况的影响时,波形会表现出不寻常的特征,导致频繁、长时间或连续的癫痫发作,可以认为EEG异常。

    正常EEG波形

    A. EEG频带 

    虽然EEG信号范围广泛,但研究通常考察的是处于0.3-30Hz之间的EEG波形。临床认为EEG信号的频率范围分为不同的频带,可以表示为alpha、theta、delta和gamma等频率。这些频率是由神经系统的不同动作产生的。这完全取决于被试的年龄、警觉状态等因素。EEG信号频带如图2所示。

    图2.基于不同频带的EEG信号示意图。

    根据记录被试EEG时的频率及其发生状态对正常EEG波形进行分类,这些特征在下表1中进行了比较。在下面的比较中,若一个频带表现了出更高或更低的频带特性时,EEG波形被称为异常。每个频段都有其独特的性质和特征,如形状、振幅等。

    表1.基于频率的EEG分类

    波形类型特征发生状态异常

    Alpha频率范围8-13Hz;

    振幅大多小于50μV

    被试处于清醒状态,但闭上眼睛放松如果出现在额叶区域,可怀疑存在抑郁症和注意力问题;

    头部受伤

    Beta频率范围13-30Hz;

    振幅小,具有对称性

    当被试处于警觉,或从事脑力活动;

    服用药物时

    缺乏可能导致注意力不集中和问题解决能力不足;

    Beta值过高会导致睡眠障碍,亢奋

    Theta频率范围4-8Hz;

    振幅大于beta波

    睡眠早期阶段;

    白日梦

    如果在清醒的成年人中出现;

    头部损伤和脑病变

    Delta频率范围≤3Hz;

    振幅较大

    深度无梦睡眠,非快速眼动睡眠;

    潜意识

    如果在清醒的成年人中出现;

    脑病变或肿瘤;

    可能是中风造成的损伤

    Gamma频率范围≥30Hz;

    振幅较小

    身体运动;

    更高水平的心理活动

    长时间连续工作时

    B. 睡眠期和尖峰EEG 

    还有其他类型的EEG会自然地出现在某些睡眠期,比如睡眠纺锤波,以及一些出现在非快速眼动睡眠的第二阶段。此外,它们可以被称为睡眠扰动,因为其中一些类型可能发生在被试改变其警觉状态之前和之后。当这些波形以癫痫发作的方式反复出现时,可能会表现出异常。这些睡眠波和尖峰EEG剧烈放电和反复发作的表现可以被认为是一种异常情况。表2对此进行了说明和分类。

    表2.基于睡眠和尖峰EEG分类

    波形类型特征发生状态异常

    K-复合波Delta频率,振幅大,尖峰,对称型;

    然后是有节奏的theta波;

    发生在双额区

    每次从睡眠中被部分唤醒时发生;

    睡眠的第二阶段

    如果在清醒状态下被发现,则为异常

    V波尖峰波,易于识别;

    发生在矢状旁区

    通常发生在睡眠扰动(如k-复合波)后;

    在睡眠阶段

    如果在唤醒状态下被发现

    λ波(Lambda)双侧正波,三角形,一般具有对称性;

    发生在枕叶区

    当个体被唤醒时;

    最明显的是当被试盯着一个空白的、统一的界面,比如阅读和看电视时

    如果是在集中注意力或问题解决时发现

    睡眠期—过性枕部正尖波(POSTS)双侧正波,三角形;

    可见于枕叶区

    在睡眠的第二阶段发生在睡眠的第一阶段

    睡眠纺锤波其频率较alpha水平高或较beta水平低,持续时间为秒或更短;

    振幅先增加,然后缓慢下降,具有对称性;

    发现于矢状旁区

    在睡眠的第二阶段如果在觉醒状态下发现纺锤波,则认为是癫痫发作

    μ波不对称的,有节奏的,在一个方向上是圆形的,在另一个方向上是尖锐的,频率是快beta波活动的一半;

    见于矢状旁区

    当大脑皮层暴露在外或者研究对象有大脑结构性缺陷时如果在运动动作完成后还存在此波

    良性癫痫睡眠型波(BETS)通常在一侧或两侧出现尖锐的小波(通常是非同步的);

    见于颞叶和额叶区域

    儿童少见,成人多见常见于癫痫患者

    异常EEG波形

    当记录数据表明大脑活动受到不规律的或连续的癫痫发作影响时,EEG波形被称之为异常。异常EEG分为癫痫性和非癫痫性。这些癫痫发作可以是全身性的,也可以是局灶性的。图3为正常EEG、局灶性以及全面性EEG癫痫示意图。

    图3.正常、局灶性以及全面性EEG癫痫示意图。

    A.广泛性EEG异常  

    广泛性EEG异常基本上会影响整个大脑,分布可能不对称。这种情况可进一步描述为头皮的某一区域(如额叶)最大、最明显,或与其他区域相比,某一半球最大。由于广泛性异常缺乏焦点,可能需要通过多通道EEG分析来进行确定。伪迹有时也会表现为广泛性EEG异常,必须通过仔细分析以去除。

    B.局灶性EEG异常

    脑电局灶性异常,会影响大脑中被称为焦点的特定区域。识别局灶性异常可能需要只在其各自的区域反复发作的局灶性异常。这种异常通常会造成与大脑发作点相关的身体各器官或部位的功能障碍。

    癫痫性EEG异常

    EEG异常,主要分为癫痫性和非癫痫性。癫痫性异常EEG模式表现为反复发作,类似于癫痫患者的特征。癫痫被定义为一种以长期倾向于产生癫痫发作为特征的脑功能紊乱。癫痫大发作又称强直阵挛性全身发作。这种异常会使被试失去知觉并导致恶性肌肉收缩,甚至会影响肌肉张力以及味觉、视觉、听觉和嗅觉等正常感觉。

    D.非癫痫性EEG异常 

    非癫痫型脑电图异常是由脑损伤引起的,是一种由一定结构损伤引起的局灶性脑功能障碍,也发生在原有的、先天的结构异常情况中。非癫痫性脑电图波形如下表3所示。

    表3.非癫痫性EEG异常的脑电波分类

    EEG波形类型EEG信号特征异常情况

    多形性delta活动(PDA)局灶性,不规则的,delta频段当出现结构性病变或皮层下功能障碍时

    额间歇节律性delta活动(FIRDA)双侧,同步,频率2.5-3Hz脑深部病变及肿瘤

    枕部间歇节律性delta活动(OIRDA)节奏性,频率范围为3-4Hz当枕叶病变时;

    癫痫的存在

    颞间歇节律性delta活动(TIRDA)1-4Hz, 50-100μv,短脉冲3秒,重复,有节奏的锯齿状,正弦曲线;

    比FIRDA和OIRDA更特异

    当被试患有颞叶癫痫时

    广义异步慢活动频率小于4Hz,视年龄和警觉性而定如果在清醒的成年人中出现,肯定是不正常的

    局灶性慢波以特定的频率发生局灶性皮层病变,肿瘤,脑缺血,头皮肿胀

    广泛性慢波beta活动,振幅约20μV;

    严重抑制了delta和theta频率

    皮层广泛性损伤

    其他异常活动alpha昏迷:有alpha频率且无意识;

    纺锤波昏迷:EEG显示无意识状态下的纺锤波活动

    心脏骤停和昏迷之后;

    脑损伤、中风

    结论

    EEG是通过将电极放在头皮上来记录大脑产生的电活动。这些EEG波形比较可用于更好地分析和解释研究结果,它有助于研究者们判断采集的脑电数据质量,帮助医生诊断特定的脑障碍患者等等,因为每个EEG波形都有其年龄上、警觉状态、头皮区域、异常和独特性的特征。通过了解上述特征,可以更准确地把握和判断EEG波形及其正常与异常情况。

    参考文献:(上下滑动查看)

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